Συγκριτική αξιολόγηση μεθόδων μηχανικής μάθησης για την κατηγοριοποίηση υπερφασματικών εικόνων - Φωκέας, Κωνσταντίνος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Αγρονόμων και Τοπογράφων Μηχανικών. Τομέας Τοπογραφίας, 2017)
Η αυτόματη ταξινόμηση της κάλυψης του εδάφους από δορυφορικές εικόνες είναι ένα σημαντικό θέμα σε πολλές εφαρμογές τηλεπισκόπησης. Τα τελευταία χρόνια, προσεγγίσεις που βασίζονται σε αρχιτεκτονικές βαθιάς εκμάθησης έχουν ξεπεράσει τις ακρίβειες ανίχνευσης και ταξινόμησης με ρηχές αρχιτεκτονικές. Σε αυτή την εργασία, εξετάζονται έξι (6) διαφορετικές προσεγγίσεις για την αντιμετώπιση του προβλήματος. Ειδικότερα τα μοντέλα τα οποία εφαρμόστηκαν είναι τα εξής: Μοντέλο Συνελικτικού Νευρωνικού Δικτύου (CNN) Μοντέλο Πολυεπίπεδου Αντίληπτρου (MLP) Μοντέλο Αντίληπτρου ενός Επιπέδου (OLP) Μη Γραμμική Μηχανή Διανυσματικής Υποστήριξης (SVM-RBF) Γραμμική Μηχανή Διανυσματικής Υποστήριξης (SVM-Linear) Αλγόριθμος Εγγύτερου Γείτονα (k-NN) Τα πειράματα αξιολόγησης των ταξινομητών εφαρμόστηκαν στην υπερφασματική εικόνα Indian Pines (corrected), η οποία αποτελείται από δεκαέξι (16) θεματικές τάξεις και διακόσια (200) φασματικά κανάλια. Η εικόνα αυτή είναι ελεύθερα διαθέσιμη στο διαδίκτυο και χρησιμοποιείται διεθνώς για την αξιολόγηση ταξινομητών. Πιο συγκεκριμένα η αξιολόγηση της επίδοσης των μοντέλων έγινε μέσω των δεικτών accuracy, precision, recall, F1_score, και απεικόνισης αυτών μέσω κατάλληλων διαγραμμάτων. Επίσης, δημιουργήθηκαν, ενδεικτικά, χάρτες ταξινόμησης για την ποιοτική ανάλυση των ταξινομητών. Η υλοποίηση των αλγορίθμων έγινε στο περιβάλλον της γλώσσας προγραμματισμού Python 3 και των κατάλληλων βιβλιοθήκών – επεκτάσεων. Οι καλύτερες επίδοσεις, για αριθμό κύριων συνιστωσών (Κ.Σ) 50, δόθηκαν από το ΣΝΔ με 97% accuracy, 97% precision, 97% recall και 97% f1 score. Για αριθμό Κ.Σ 30, οι καλύτερες επίδοσεις δώθηκαν από τον αλγόριθμο εγγύτερου γείτονα με 98% accuracy, 98% precision, 98% recall και 98% f1 score. Η συγκριτική ανάλυση των τεχνικών ανέδειξαν τις δυνατότητες των ταξινομητών, ενώ οι προτάσεις που παρατίθενται μπορούν να αποτελέσουν υλικό για περαιτέρω πειραματισμό και έρευνα.